《自然》子刊：一针见血，人工智能等新技术改写传统验血方式

▎药明康德内容团队编辑  

最近，一支来自美国罗格斯大学（Rutgers University）的研究团队打造了一种集机器人技术、人工智能技术、光学和超声成像技术于一体的血管通路机器人。它可以自动化地实现一系列抽血、插导管输液等工作。研究结果表明这类由图像引导的自主系统应对一些复杂医疗任务时的结果可胜过人类。该研究也发表于《自然·机器智能》（Nature Machine Intelligence）杂志上。

研究人员在论文中表示，在一些儿童、老年、慢性病患者、创伤患者群体中，因血管通路不畅等问题而导致手术失败的情况约有20%。通常针对这些群体进行血管通路建设，首次成功率约为50%，多次尝试也就意味着治疗延迟的风险，而多次侵入性穿刺则有可能使并发症风险增高。而来自该研究团队的该机器人设备可以在最少的监督下将针头和导管准确地引至细小的血管。

该机器人将人工智能与近红外和超声成像技术相结合，由深度卷积网络模型驱动的系统会将成像系统所生成的血管图像当作学习的训练集，当模型具有自主化操作的能力后，机器人能执行复杂的视觉任务，包括从周围组织中识别血管，对其进行分类并估计其深度，然后进行运动跟踪。

▲自主影像引导的机器人进行血管通路、采血和液体输送（图片来源：参考资料[2]）

这套系统中，AI机器人运作完成一整套流程需要经过以下环节：

• 自动装针，并后续自动处理已用过的针头；

• 基于红外成像技术，机器人将自主扫描手臂，重建分段血管的3D结构图；

• 确定合适的血管作为目标插管部位；

• 使用超声成像技术定位目标血管；

• 在图像中分割、跟踪目标血管，同时区分动脉和静脉；

• 将针与目标血管对齐，同时补偿手臂的运动；

• 基于超声图像反馈，再次将针导入目标血管，同时对血管运动进行补偿；

• AI识别血管通路搭建成功与否；

• 进行抽血或输液。

在其他已发表的论文中，研究团队更是证明该机器人设备可以作为一个将自动抽血和血液下游分析合并在一起的综合平台。

医疗机器人的使用可以减少一些人为操作造成的伤害，并提高医疗程序的效率和结果，并在资源有限的情况下依然能高效执行任务。这也能使医疗专业人员能够将更多的精力放在医疗保健的其他关键方面，对于一些偏远和资源有限的地区，机器人的干预措施对于突发情况来说更是增添了一份保障。

目前该研究距离真正的临床使用仍需时日，研究人员下一步计划在更广泛的人群中对设备进行更多研究。

本文由药明康德AI整理编译

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题图来源：Martin Yarmush and Alvin Chen

参考资料：

[1] Robot uses artificial intelligence and imaging to draw blood Retrieved Mar 6, 2020 from https://techxplore.com/news/2020-03-robot-artificial-intelligence-imaging-blood.html

[2] Chen, A.I., Balter, M.L., Maguire, T.J. et al. Deep learning robotic guidance for autonomous vascular access. Nat Mach Intell 2, 104–115 (2020). https://doi.org/10.1038/s42256-020-0148-7

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